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투자자-아웃리치

차가운 콜드 이메일, 따뜻한 소개 요청, 후속 메일, 업데이트 이메일 및 투자자 커뮤니케이션을 초안하여 펀드레이징에 활용하세요. 엔젤 투자자, VC, 전략적 투자자, 액셀러레이터에게 간결하고 개인화된 투자자 대상 메시지가 필요할 때 사용하세요.

투자자-아웃리치란 무엇인가요?

이 스킬은 스타트업 창업자와 개발자가 엔젤 투자자, VC, 전략적 투자자 및 액셀러레이터에게 보내는 투자자 커뮤니케이션을 효율적으로 작성하도록 돕습니다. 핵심 원칙은 각 메시지를 개인화하고, 실행이 쉬운 요청을 하며, 추상적인 형용사 대신 구체적인 증거를 사용하는 것입니다. 주요 기능으로는 콜드 이메일, 웜 인트로 요청, 후속 메일, 투자자 업데이트 작성을 지원하며, '브랜드-보이스'와 같은 외부 스킬과 통합하여 일관된 어조를 유지할 수 있습니다. 특히 'I'd love to connect'나 'excited to share'와 같은 일반적인 표현을 금지하고, 각 투자자의 투자 테제나 포트폴리오를 참조하여 진정한 개인화를 강조합니다. 결과물은 항상 간결하고 구체적이며 행동을 유도하는 형식으로 제공됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/investor-outreach

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문서

투자자 아웃리치

짧고 구체적이며 실행하기 쉬운 투자자 커뮤니케이션을 작성하세요.

활성화 시점

  • 투자자에게 콜드 이메일을 보낼 때
  • 따뜻한 소개 요청(Warm Intro)을 초안할 때
  • 미팅 후 또는 답변이 없을 때 후속 메일을 보낼 때
  • 펀드레이징 과정 중 투자자 업데이트를 작성할 때
  • 펀드의 투자 테제나 파트너 적합성에 맞게 아웃리치를 조정할 때

핵심 규칙

  1. 모든 외부 메시지를 개인화하세요.
  2. 요청은 부담이 적도록 유지하세요.
  3. 형용사 대신 증거를 사용하세요.
  4. 간결하게 유지하세요.
  5. 어떤 투자자에게나 보낼 수 있는 복사본을 절대 보내지 마세요.

어조 처리

사용자의 어조가 중요한 경우, 먼저 brand-voice를 실행하고 해당 VOICE PROFILE을 재사용하세요. 이 스킬은 투자자 특화 구조와 요청 규율을 유지해야 하며, 자체적인 병렬 어조 시스템을 만들지 않아야 합니다.

금지 항목

다음 항목들은 삭제하고 다시 작성하세요:

  • "I'd love to connect" (연결하고 싶습니다)
  • "excited to share" (공유하게 되어 기쁩니다)
  • 실제 연결 없이 일반적인 투자 테제 찬사
  • 모호한 창업자 형용사
  • 애원하는 표현
  • 직접적인 요청이 더 명확할 때 사용하는 부드러운 마무리 질문

콜드 이메일 구조

  1. 제목: 짧고 구체적일 것
  2. 시작: 왜 이 투자자 특별히인가
  3. 피치: 회사가 무엇을 하는지, 왜 지금인지, 어떤 증거가 중요한지
  4. 요청: 하나의 구체적인 다음 단계
  5. 서명: 이름, 역할, 필요한 경우 하나의 신뢰도 앵커

개인화 출처

다음 중 하나 이상을 참조하세요:

  • 관련 포트폴리오 회사
  • 공개된 투자 테제, 강연, 게시물 또는 기사
  • 공통 지인
  • 투자자의 관심 분야와 명확한 시장 또는 제품 적합성

해당 맥락이 누락된 경우, 초안이 완성된 것처럼 가장하지 않고 여전히 개인화가 필요하다고 명시하세요.

후속 메일 템포

기본값:

  • 0일차: 최초 외부 연락
  • 4~5일차: 하나의 새로운 데이터 포인트를 포함한 짧은 후속 메일
  • 10~12일차: 명확한 마무리가 포함된 최종 후속 메일

사용자가 더 긴 시퀀스를 원하지 않는 한 그 이후에는 계속 알림을 보내지 마세요.

따뜻한 소개 요청 (Warm Intro Requests)

연결자의 편의를 최대화하세요:

  • 왜 이 소개가 적합한지 설명
  • 전달 가능한 블러브(blurb) 포함
  • 전달 가능한 블러브는 100단어 미만으로 유지

미팅 후 업데이트

다음을 포함하세요:

  • 논의된 특정 사항
  • 약속했거나 업데이트된 답변
  • 가능한 경우 하나의 새로운 증거 포인트
  • 다음 단계

품질 게이트

전달 전 확인:

  • 메시지가 진정으로 개인화되었는가
  • 요청이 명시적인가
  • 증거 포인트가 구체적인가
  • 칭찬이나 부드러운 표현이 제거되었는가
  • 단어 수가 적절히 유지되었는가

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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